数据挖掘技术在电子商务中的应用——以亚马逊为例的数据挖掘应用

1。随着网络技术的发展和数据库技术的快速发展，业务得到了有效的促进。电子商务它是利用计算机及网络技术和远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。现代企业积累了大量的数据。这些数据不仅能为企业带来更多有用的信息，为客户提供更多更好的服务，而且成为电子商务成败的关键因素，这也为计算机web 数据提出了新的技术。

2.Web 数据 挖掘技术在电子商务中的应用。1.寻找潜在客户。电子商务在活动过程中，企业的销售商可以利用分类技术在互联网上寻找潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源对访问者进行分类，找到访问客户的共同特征和规律，然后从已有的分类中寻找潜在客户。2.就是留住来访客户。

数据挖掘技术是数据数据库技术、统计技术和人工智能技术发展的产物。从技术角度来看,数据 挖掘的主要方法有:(1)决策树方法:用树结构表示决策集，通过对数据集进行分类来生成规则。世界上影响最大、最早的决策树方法是ID3方法，后来又发展了其他决策树方法。(2)规则归纳方法:通过统计归纳，提取有价值的规则。

(3)神经网络方法:从结构上模拟生物神经网络，基于模型和学习规则，建立前馈网络、反馈网络和自组织网络三种神经网络模型。该方法可以通过训练学习非线性预测模型，可以完成分类、聚类、特征等多项任务挖掘数据挖掘。(4)遗传算法:模拟生物进化过程的算法，由繁殖(选择)、交叉(重组)、变异(突变)三种基本算子组成。为了应用遗传算法，需要将任务数据 挖掘表示为一个搜索问题，以充分发挥遗传算法的优化搜索能力。

数据挖掘客户关系管理中技术的典型应用客户获取客户的传统方式是通过大量的媒体广告和传单来吸引新客户。这种方法涉及的方面太多，针对性不强，企业投入太大。数据 挖掘技术可以从以往的市场活动中有用数据(主要指潜在客户反应模式的分类)建立数据 挖掘模型。因此，企业可以了解真实潜在客户的特征分类，从而在未来的市场活动中有的放矢，而不是传统的经验猜测。

比如把数据按照不同年龄段整理存放在图书馆的简单动作就是细分。细分让用户从更高的层面观察数据在库中，细分让人们以不同的方式对待不同细分群体的客户。数据 挖掘中的分类、聚类等技术，允许用户根据企业感兴趣的属性，如品类、年龄、职业、住址、偏好等，对数据库中数据的客户进行细分。客户细分是企业确定产品和服务的基础，也是建立对客户一对一营销的基础。

随着信息时代的急剧增加数据，深化物流管理最有效的方法就是将数据 挖掘技术引入其中，充分合理地利用数据 -。介绍了数据 挖掘技术的概念和方法，阐述了数据 挖掘技术在物流企业中的具体应用。1.引言物流需求的个性化、多样化和集成化，要求物流服务企业不断改进和优化其运作流程，开发有针对性的物流服务，以适应物流市场发展的变化。

2.-3挖掘Technology-3挖掘又称数据基于库的知识发现是从大量不完整、模糊、随机的知识中，不仅仅局限于对数据的查询和访问，主要在于找出数据之间的潜在联系。从企业的角度来看，数据 挖掘是一种企业信息处理技术，其特点是对企业数据库中的数据进行提取、转换和分析，从中提取出数据的密钥。

出版说明简介第一章简介1.1-3挖掘基本概念1.1.1啤酒和尿布1.1.2什么是-3挖掘1.1？-3/ 挖掘工艺1.2数据挖掘1 . 2 . 1数据制剂1.2.2的特点和作用。挖掘和模型评价1.3 数据仓库和-3挖掘1 . 3 . 1数据仓库的概念和特点1.3.2/，-3/仓库与数据挖掘1.4 OLAP的基本概念与数据挖掘1 . 4 . 1 OLAP的操作1.4.2 .-3/挖掘1.5数据挖掘应用领域1.6 数据 挖掘研究现状1.6的关系。-0/算法1.7本章概述第二章-3挖掘常用技术2.1决策树2.1.1决策树的基本概念2.1.2决策树的基本原理2.1.3决策树的算法2.1.4决策树的优缺点2.2神经网。